采用随机森林反演生物量（随机森林算法进行遥感反演通用）

采用随机森林反演生物量（随机森林算法进行遥感反演通用）

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_45276304/article/details/142991005

随机森林算法是一种强大的机器学习算法，在遥感影像处理中有着广泛的应用。本文将详细介绍如何使用随机森林算法进行遥感影像反演，以森林生物量反演为例，从数据准备、模型训练到整个研究区的反演，提供完整的代码和操作步骤。

在遥感影像处理中，随机森林算法是一种非常强大的工具。今天我们将详细介绍如何使用随机森林算法进行遥感影像反演，并分享完整的代码和操作步骤。希望这篇教程能帮助到对遥感影像处理感兴趣的朋友们。

1. 如何打开代码运行

首先，我们将导出的建模表格放在对应路径下。我们将通过以下步骤进行数据处理和模型训练。

2. 打开Anaconda Prompt并进入工作目录

1. 打开Anaconda Prompt：
2. 输入
   E:
   ，进入E盘（如果数据在其他盘，输入相应盘符，例如F盘则输入
   F:
   ）。
3. 使用
   cd
   命令进入存放样本和代码的路径。
4. 输入
   jupyter notebook
   打开Python编辑器。
   一个网页会自动弹出，这是Jupyter Notebook的界面。

任务描述

本文以建模和反演森林生物量为例。我们将使用随机森林算法构建预测模型，并将其应用于整个研究区的生物量反演。本文所用的示例数据和最终的反演结果以及PDF教程从这个链接获取。通过本文，读者可以完整地掌握从因子筛选到建模、再到研究区生物量反演的整个流程。

文件描述

1. 随机森林反演.ipynb：Jupyter Notebook代码文件，用于实现建模和反演。
2. jianmo.csv：用于建模的数据文件，包含反演变量（生物量）和5个最重要的影响因子。
3. 5个.tif文件：建模和反演所用的栅格变量数据。
4. 生物量.tif：反演得到的研究区生物量结果，并已导出为png方便查看。

完成反演后，我们将得到整个研究区的生物量分布图。下图展示了根据森林区域掩膜文件提取后的研究区生物量分布结果。

代码文件截图